第119章 没法抄的第三个项目(求推荐)
陈神离开王倩的办公室,来到暴风舱,在这里三组三胞胎还在这里进行连接训练。
即使是新年也没有回去,陪着他们的还有冯三石等人。
“新年快乐啊!”
新年的氛围还没有散去,看到陈神走进来,冯三石这一批研究员,以及坐在一边等待上场的驾驶员都笑着向他问好。
有的人还特地拿出了一个红包递过来,弄得陈神哭笑不得。
“你这算是贿赂啊!”
最后他还是收了下来,向众人慰问了一番之后,陈神才开始找冯三石他们了解这段时间以来的实验情况。
“情况很好,成绩最好的人现在已经可以和暴风手臂维持正常连接两个小时了。”冯三石说道。
陈神这才放下心来,虽然他预测这个连接不会是什么麻烦的问题,但还是有点怕三组三胞胎会适应不了。
又去跟三胞胎谈了谈,陈神从他们的口中得知,这段时间来他们不仅在这里适应连接,三人通感也没有落下。
经过长时间的适应之后,他们现在的三人通感连接时间已经稳定在三个小时以上了。
陈神估摸一下,如果这个时间能够在驾驶舱里面维持住,那他们已经达到上机的标准了。
不过这个可能性很小,到了驾驶舱里面,三人通感的基础再加上整架机甲的压力,他们的连接时间必定会降低。
“你们继续加油,这段时间来辛苦了。”陈神拍拍他们的肩膀加油,随后便离开了暴风舱。
像是巡视自己领地一样,又去了旁边的消防机甲舱室。
这回他没在舱室里面看到杨星或者徐明,只有几个技术员在这里。
陈神跟他们了解了一下这段时间消防机甲的进度之后,就离开了舱室,前往楼上的通感实验室,同样了解了一下最近的进度。
徐明现在正带着人修改消防机甲的设计,想要把他之前提出的建议都改到设计上面。
而石奕他们则是一如往常,收集着通感的数据,进行分析。
这个项目目前已经进入了一个停滞期,之前陈神定下的目标现在已经做到了,数据分析也做得足够多了。
石奕提交上来的分析报告,陈神都已经看完了,对于液化神经元连接这项技术也已经吃透了。
按理来说可以停止这个项目了,因为陈神暂时不打算在这个领域进行深入研究。
但是石奕他们不这么想,他们认为这个项目还有其他可以发掘的地方。
比如除了陈神提出的那些通感液体介质之外,还有没有其他的通感介质?
通感会对人的大脑及心理产生什么样的影响?
石奕他们设立了许多个研究方向,现在正在向着这些方向而努力。
对此陈神只能祝福他们顺利。
接下来的日子都是在基地里的日常,有空就去消防机甲那里帮帮忙,或者去看一下暴风舱里面的实验。
再不然就是到室外去运动一下,跟王倩确定一下赤红暴风的筹备进度。
哦,还有系统的第三个项目,这段时间来进度已经推进到百分之十三了。
第一批资料已经公布了。
这是一个能让人看了就头皮发麻的项目。
打开系统面板,陈神看了一眼上面密密麻麻的代码,顿时就觉得自己患上了阅读障碍和密集恐惧症。
原因无它。
这第三个项目居然是——
【莫斯】
前世小破球里面的人工智能!
它掌控着全球的网络资源,可以通过空间站实现通信转接、数据传输及存储、实时语言转译、逻辑运算等诸多功能。
简单地说,全球范围内只要是连了网络的设备,它都能够影响或者操纵。
依托于强大的服务器资源,它建立起了海量的文明数据库,同时还拥有极快的运算速度,可以同时处理地面及空间站中的所有请求。
虽然不知道它有没有达到拥有自我意识的强人工智能标准,但是它的强大功能已经在电影里面展现得淋漓尽致了。
进可为全球所有人提供同声翻译,消除沟通障碍,退可带着空间站独自踏上逃亡之路。
不过……
这些代码也太多了吧?
陈神看着系统面板上面显示的代码,脑袋都大了。
仅仅只是莫斯的底层架构,代码的行数就要按十亿级的数量计算。
更别提它后面可能会包含的数据库,那可是可以重建人类文明的数据库啊!
这个是真的抄不了……
系统又不提供现实中的数据转存服务。
他哪怕对着这些代码来抄,一刻不停地手打,光一个底层架构就要抄上好几年!
更不用提后面的其他功能模块了!
什么通信、运算之类的功能,代码也是一个比一个多,哪怕他以加特林的速度敲击键盘,有生之年也抄不完这些代码。
自从有了系统以来,这还是第一个他抄不了的项目!
不过虽然代码不能完全照抄,他还可以学习里面的理念和算法。
这些才是这项技术真正的宝库。
只要把这些理念和算法都理解了,他就有可能创造出一个与莫斯同级别的人工智能。
像是数据库和功能模块什么的,只要创造出了人工智能,都是可以慢慢积累起来的。
所以陈神这段时间来的研究重点就是现在解密的系统底层架构,以及一种特殊的人工神经网络算法。
神经网络算法是一种模拟人脑结构的算法模型,它由许多层不同的单元构成,每一个不同的单元可以类比为人脑中的神经元。
这些单元的功能结构简单,但是它们就像人大脑中的神经元一样,相互连接着,每一个单元对于数据的运算结果都会输入下一层单元,这样一层一层地运算下来,最终可以实现非常复杂的数据计算,从而得到人们所期望得到的结果。
神经网络算法的用途十分广泛,大众经常使用的图片识别、语音识别、乃至AI换脸的背后都有它的影子。
同时它也是计算机自行“学习”的基础。
以图片识别作为例子,如果给安装了这个算法的计算机展示猫的图片,计算机就会通过算法分析并记住猫的特征。
并且在之后展示的其他图片中,计算机可以根据这些特征识别出图片里面的猫,这种识别会随着识别量的增大而越来越精确。
这就是计算机的学习。
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